• What’s Next: le parole chiave per capire il futuro che si avvicina, da AutoML a (Edge) ML-Ops, da ML Chip a Quantum ML

• Roadmap to Systemic Automation: quando l’automazione si muove dagli algoritmi ai processi fino alle organizzazioni e agli ecosistemi

• Roadmap to Hybrid Automation: le forme e i modelli di AI Augmentation, dallo Human in the Loop fino agli Autonomous Systems

ll dato, se non opportunamente gestito, rischia di rimanere tale e non trasformarsi in informazione rilevante per il successo della propria azienda. Trasformare il dato in azione è il passaggio determinante che permette di accelerare ogni iniziativa digitale di trasformazione, evoluzione e messa in sicurezza.
Che si tratti di cloud o on-premise, infrastrutture centralizzate oppure oggetti distribuiti si devono poter sfruttare tutte le potenzialità che i dati raccolti possano fornire, senza aver limitazioni sulla modalità di raccolta degli stessi, sulla propria struttura, sul fatto che siano in real time o che siano dati storici.
Una piattaforma Data-to-Everything deve includere tutto ciò che è necessario per garantire il successo delle iniziative di evoluzione digitale, innovando in sicurezza con soluzioni mirate guidate dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico.

La Data Digital Transformation sta attraversando le aziende di tutto il mondo, rinnovando o sostituendo vecchi modelli di business.  

Per sostenere questa evoluzione strategica e tecnologica, è fondamentale disegnare un percorso ritagliato su misura, in considerazione di importanti “focal points”: l’allineamento tra Business e iniziative aziendali, la creazione di una Data Strategy flessibile e periodicamente aggiornabile, la definizione di una architettura del dato di nuova concezione. 

Illustreremo, in particolare, l’importanza delle metodologie di Data Strategy per supportare processi di definizione, classificazione, perimetrazione e design di progetti e iniziative aziendali di tipo Enterprise, permettendo così ai decisori aziendali di avere una roadmap e una strategia concreta subito applicabile.  

Durante la presentazione, vedremo tutti gli aspetti fondamentali per la definizione della Strategia sottesa allo sviluppo di una Data Platform.  

Attraverso una fase fondamentale di Design Architetturale e integrando le più moderne soluzioni tecnologiche, mostreremo come gestire al meglio tutti i “data asset” e come rispondere alle sempre più frequenti esigenze di modelli, algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale in maniera completamente integrata e fruibile, grazie a Data Science Lab e processi di industrializzazione.  

• Nuove tecnologie abilitanti: dai Data Lake alla Data Mesh, le piattaforme e le tecnologie per industrializzare la gestione dei dati

• Nuovi modelli di business: data virtualization, data fusion e agile product development

• Nuovi obiettivi: le strategie di monetizzazione per innovare i processi, i prodotti e generare nuovo insight